본 논문에서는 ARQ 기법의 성능을 정확히 분석하기 위해 궤환채널의 잡음을 고려하여 시스템의 성능을 분석하였다. 상태도를 이용하여 ARQ 메카니즘을 표현하였고, 신호흐름 그래프에 대한 생성함수를 이용하여 ARQ 기법의 정보전송율을 수학적으로 유도하였다. 채널은 광범위한 채널환경에 적용할 수 있는 나카가미-m 페이딩 채널모델을 사용하였으며, BPSK 및 BFSK 시스템에 ARQ 기법을 적용하여 궤환이득과 페이딩 지수 m에 따른 시스템의 정보전송율을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 분석결과, 궤환채널의 잡음이 증가할수록 ARQ 기법의 정보전송율은 감소하지만 궤환이득과 페이딩 지수 m이 증가할수록 ARQ 기법의 정보전송율이 증가됨을 확인하였다. 또한 비트에러확률의 차이로 BFSK에 비해 BPSK의 정보전송율이 우수함을 확인하였다.
EMFG(Extended Mark Flow Graph)는 이산시스템을 표현하는데 유용한 그래프 도구로 알려져 있다. 본 연구에서는 EMFG에서 각 트랜지션이 점화하였을 때의 입출력 박스의 마크 변화량을 입출력 행렬로 표현하였고, 이를 사용하여 EMFG의 접속행렬을 구하였다. 점화가능벡터를 구하기 위하여 각 트랜지션의 점화조건을 점화조건행렬로 표현하였으며, 각 트랜지션의 점화완료 상태를 판단하기 위하여 점화완료벡터를 도입하였다. 이들을 사용하여 EMFG의 모든 동작과정이 수학적으로 해석될 수 있도록 EMFG의 동작해석 알고리즘을 개선하였다. 제안된 알고리즘을 정회전과 역회전을 반복하는 시스템에 적용하여 알고리즘이 올바르게 동작하는 것을 확인하였다. 제안된 알고리즘은 다양한 이산 시스템을 분석하는데 유용하다.
영동산 일라이트의 비유전율 측정에 대해 기술한다. 비유전율을 측정하기 위해 윗면 조정이 가능한 원통형 공동 공진기가 이용되었다. 동심 유전체 봉이 삽입된 원통형 공동 공진기를 이용하는 방법과 non-decaying 모드의 정확한 전자계 표현은 비유전율을 측정하기 위해 소개되었다. 동심 유전체 봉이 삽입된 경우에 정확한 전자계 표현들을 해석하였다. 유전체가 삽입된 공진기를 이용한 비유전율의 계산은 특성방정식의 해석에 의해 계산된다. 특성방정식은 상용 수학 툴인 Mathematica의 ContourPlot 그래프 기능을 이용하여 풀이하였다. Non-decaying 모드 해석법은 근사적인 해석법이 아니라, 정확한 해석법이다. 결과적으로 바인더가 들어있는 유전체 시료에 대해서는 7.820의 비유전율이 측정되었고, 바인더가 없는 유전체 시료에 대해서는 7.894의 비유전율이 측정되었다.
이 연구는 교육과정에 명시적으로 표기하지 않은 개념형성과정을 밝혀 구조망으로 나타내고, 여기에서 교사가 지도할 내용의 개열을 구성하는데 그 목적을 둔다. 이를 위해 연구진은 사인함수의 그래프에 대한 개념형성과정을 수업모델로 만들어 교실에서 수업을 실시하고 수업 중학생들의 모둠활동을 관찰했다. 또, 수업 후에는 인터뷰를 통해 개념형성과정에서 보인 상황 찾기(인식), 사용된 사고전략, 효과적인 자료 및 학습도구 등 학생들의 반응을 면밀히 기록했다. 이들 결과는 5인의 전문 집단에 의하여 분석되어 내용구조망(network)과 그 지도계열을 구성할 수 있었다. 이 연구는 학교현장에서 소홀이 되고 있는 개념교육에 구체적인 방법을 제시하고 있다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 실시간 엔터프라이즈 워크플로우 관리 시스템을 구현하는데 있어서 반드시 수반되어야 하는 워크플로우 모델링 방법론으로서 정보제어넷 기반 클라우드 워크플로우 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 클라우드 서비스 배치모델을 기반으로 하는 클라우드 워크플로우 아키텍처, 즉 조직 수준 클라우드 배치모델, 커뮤니티 수준 클라우드 배치모델, 공적 수준 클라우드 배치모델, 혼합형 클라우드 배치모델 등으로 분류되는 클라우드 배치모델에 따른 클라우드 워크플로우 아키텍처를 지원하는 것을 목적으로 한다. 이 모델은 전통적으로 엔터프라이즈 워크플로우의 대표적인 정형적 모델링 기법인 정보제어넷 모델링 방법론을 클라우드 배치모델과 연계할 수 있도록 확장시킨 수학적 그래프 모델이다. 결론적으로, 본 논문에서는 제안된 정보제어넷 기반 클라우드 워크플로우 모델을 적용할 수 있는 클라우드 워크플로우 아키텍처와 그에 따른 클라우드 워크플로우 서비스를 설계함으로써 제안된 모델의 적용가능성을 검증한다.
이 연구에서는 국내에서 연구가 미약했었던 중성자검층 수치모델링을 이용하여 다양한 시추공 환경에서의 검출기 반응을 분석하였다. 이를 위해 중성자검층 환경을 MCNP 알고리듬으로 구현하여 시뮬레이션을 수행하였다. MCNP 알고리듬은 방사선 수송 시뮬레이션이 및 3차원 기하구조 표현이 가능하여 다양한 분야에서 전세계적으로 많이 이용되고 있다. 먼저 시뮬레이션 결과를 검증하기 위해, 기존 연구의 검출기반응 결과 그래프를 이용하여 비교 분석하였다. 중성자 검층 반응 분석이 가능한 중성자 검층기의 일반적인 특징에 기초하여 수학적으로 중성자검층기 모형을 구성하여 반응을 계산하였다. 먼저, 석회암, 사암, 돌로마이트 등과 같은 매질에서 공극률을 다양하게 변화시켜 가며 수치 계산함으로써, 이 연구에서 고려하고 있는 중성자검층기의 교정곡선(calibration chart)을 도출하였다. 이에 기초하여, 실제 중성자검층 시 고려해야 할 공내수 유무에 의한 반응 변화, 염수가 중성자검층에 미치는 영향 등을 분석함으로써 시추공 환경 변화에 따라 보다 정확하게 공극률을 해석할 수 있는 기틀을 마련하고자 한다.
교통망의 확충계획이 있거나 확충작업이 이루어지고 있는 지역에서는 그로 인한 직접적인 접근성 증가와 더불어 교통망의 개선에 따른 접근성 증가의 주변지역으로의 파급효과를 정확히 신출할 수 있다면 지역 전체의 접근성 공간구조를 파악할 수 있게 되고, 지가와 토지이용의 변화를 정확히 예측할 수 있게 되어 교통을 포함한 각종 지역계획과정에서 효율적이고 합리적인 대안선정을 위한 기준을 제공할 수 있을 것이다. 기존의 그래프이론에 기반을 둔 접근성 측정모형에 의해 산출되는 결정점의 접근성 증가가 주변지역으로 파급되는 효과를 정확히 산출할 수 있는 이론적 모형의 개발을 시도하였다. 특히 결정점을 중심으로 주변지역으로 거리가 멀어지면서 변화하는 지하철 접근도의 영향력을 측정하기 위한 이론적 모형을 제시하고 있다. 지하철역의 접근도가 주변지역으로 확산되는 정도는 주변지역에서 그 지하철역을 이용하는 정도와 일치한다고 보고 주변지역의 지하철역 이용밀도를 기반으로 수학적 함수식을 도출하였다. 이러한 연구는 궁극적으로는 최근 지리적 분석기법으로 각광을 받고 있는 GIS기법에 접목시켜 지표현상의 설명에 핵심이 되는 접근성의 공간적 보간에 대한 이론적 근거를 마련한다는 의미를 지닌다.
본 논문에서는 무선 인지(Cognitive Radio, CR) 기반의 다중 홉 릴레이 전송 환경에서 링크별 가용 주파수 자원을 할당하는 문제를 다룬다. 경로 탐색, 채널 센싱 및 판단, 자원 할당의 3단계 시나리오를 제시하고 컬러 다중 그래프 모델과 시분할 된 프레임 구조를 토대로 서비스 받는 사용자의 수를 최대화하는 최적화 문제로 수학적 모델링을 한다. 이에 대한 해법으로 단말 선택, 릴레이 및 경로 선택 그리고 각 홉별 주파수 자원 선택의 3단계로 구성되는 부 최적화된 종합적 자원관리 방안을 제시한다. 모의실험에서는 홉-별 시분할 된 프레임 구조를 가지는 셀룰러 기반 2차 시스템을 고려하였으며, 다중 홉 통신과 단일 홉 통신 간의 성능을 비교를 통해 무선인지 시스템에서 다중 홉 통신의 필요성을 보였다. 또한 다중 홉 통신 가운데 가장 우수한 홉 수와 그 환경에 대해 살펴보았다.
본 연구는 교육대학원에서의 인공지능 교육 과목의 운영사례이다. 교육 과정은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등학교 현장으로의 적용 용이성과 수업 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용을 선호하였다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용한 것으로 나타났다. 바람직한 인공지능교육으로는 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등이 요구되었다.
본 연구는 교육 대학원의 인공 지능 교육 과목의 운영사례이다. 주요 교육내용은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육과정 적용후 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등교육 현장에 적용 용이성 등을 고려하여 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용 등을 선호함을 알 수 있었다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용하다고 하였다. 그 외의 바람직한 인공지능교육으로 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등의 필요성이 대두되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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